Onderzoekers van het USC Information Sciences Institute (ISI) in Californië hebben onlangs een studie uitgevoerd om te onderzoeken of het voltooien van geblokkeerde gezichten met behulp van kunstmatige neurale netwerken (ANN) de nauwkeurigheid van gezichtsherkenningstools kan verbeteren. Hun studie is voortgekomen uit het IARPA Odin onderzoeksproject, die is gericht op het identificeren van ware en valse gezichten in afbeeldingen, uiteindelijk om de prestaties van biometrische authenticatietools te verbeteren.

Gezichtsocclusies (d.w.z. een object dat het gezicht van een persoon bedekt of afschermt) kan leiden tot een aanzienlijk verlies van informatie en dus de prestaties van gezichtsherkenningstools belemmeren. Wanneer u biometrische identificatiehulpmiddelen probeert te omzeilen, daarom, aanvallers dragen soms een zonnebril, sjaals, hoeden of andere objecten die gezichtsherkenningsalgoritmen in de war kunnen brengen.

"Het fundamentele idee achter onze studie is dat een aanvaller zou kunnen proberen occlusies te gebruiken, zoals zonnebrillen, gezichts tatoeages, enz. om gezichtsherkenning te ontwijken, "Wael Abd Almageed, de hoofdonderzoeker van het onderzoek, vertelde TechXplore. "Eigenlijk, ons idee is dat als we deze occlusies daadwerkelijk kunnen detecteren, verwijder ze en voltooi het gezicht, alsof er geen occlusie is, we zullen in wezen de daaropvolgende gezichtsidentificatie-algoritmen beter en nauwkeuriger maken. Het belangrijkste doel is dus het verbeteren van biometrische authenticatie en het meten van de impact van gezichtsocclusies op biometrische systemen."

Hoewel de laatste jaren onderzoekers hebben geprobeerd robuustere gezichtsherkenningsmodellen te ontwikkelen, de meeste van deze kunnen nog steeds niet omgaan met occlusies. Sommige onderzoeken hebben geprobeerd de prestaties van deze modellen te verbeteren door het probleem van occlusies tijdens de training aan te pakken. In plaats van deze benadering te volgen, AbdAlmageed en zijn collega's besloten het potentieel te onderzoeken van modellen die automatisch gedeeltelijk verduisterde of bedekte gezichten kunnen voltooien.

"We probeerden aan te tonen dat het verwijderen van occlusies en het invullen van de ontbrekende delen van het gezicht de nauwkeurigheid van elk gezichtsherkenningsalgoritme verbetert, ' zei Abd Almagaged.

De onderzoekers ontwikkelden een face-complete encoder-decoder op basis van een convolutionele operator met een poortmechanisme. Vervolgens trainden ze dit model op verschillende afbeeldingen van verstopte gezichten.

AbdAlmageed en zijn collega's onderzochten de impact van realistische occlusies op de prestaties van gezichtsherkenningsmodellen door 3D-objecten op verschillende gezichtsdelen weer te geven en te onderzoeken hoe deze de herkenning van de persoon in een bepaald beeld beïnvloedden. Ze testten de effectiviteit van hun encoder-decoder voor generatieve gezichtsvoltooiing in uitgebreide experimenten met behulp van de Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset en de variant LFW-BLUFR. Hun bevindingen suggereren dat gezichtsvoltooiing de gezichtsperceptiemogelijkheden van machine vision-systemen gedeeltelijk kan verbeteren terwijl ze geoccludeerde gezichtsbeelden verwerken.

"De belangrijkste bevinding is dat het detecteren van occlusies, het verwijderen ervan en het vullen van de ontbrekende delen van het gezicht zijn zeer cruciale stappen in de richting van veiligere biometrische systemen, ' zei AbdAlmageed. 'Helaas, dit zijn minder gecharterde gebieden dan gezichtsherkenning zelf, maar ik denk dat ons werk probeert de onderzoeksgemeenschap bewust te maken van het oplossen van deze zeer moeilijke onderzoeksproblemen."

De studie uitgevoerd door AbdAlmageed en zijn collega's introduceert een haalbare oplossing om de nadelige effecten van gezichtsocclusies op de prestaties van gezichtsherkenningstools aan te pakken. In de toekomst, hun aanpak zou uiteindelijk de computervisie en biometrische authenticatietools kunnen bevorderen.

"We werken nu aan algoritmen voor het detecteren van verschillende soorten occlusies die onze pijplijn in wezen completeren, "Zei AbdAlmageed. "Dit geeft ons de kans om ons systeem te testen en te evalueren in real-life scenario's zoals we dat doen in het IARPA Odin-programma."

© 2019 Wetenschap X Netwerk